基于層次結(jié)構(gòu)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)差分隱私圖發(fā)布研究.pdf

1、針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集與深層分析技術(shù)如今已經(jīng)引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的快速發(fā)展是一把雙刃劍，其所導(dǎo)致的隱私泄漏已經(jīng)嚴(yán)重威脅到公民的隱私安全。這些安全問題越來(lái)越限制大數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用，隱私保護(hù)這一理念已經(jīng)深入人心，在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中成為重大現(xiàn)實(shí)問題。
　　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的重要特征，網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)反映了網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體節(jié)點(diǎn)行為的區(qū)域性特征以及群體之間重要的關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的隱私保護(hù)問題進(jìn)行研究，以網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)

2、這一角度作為切入點(diǎn)，引入層次隨機(jī)圖（HRG，hierachical random graphs）模型來(lái)刻畫社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征，并利用差分隱私這一嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型來(lái)保護(hù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖數(shù)據(jù)隱私。首先，將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖轉(zhuǎn)化為層次隨機(jī)圖，采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC，Markov Chain Monte Carlo）方法與指數(shù)機(jī)制相結(jié)合采樣得到一組層次隨機(jī)圖，并針對(duì)每個(gè)樹圖結(jié)合拉普拉斯機(jī)制進(jìn)行加噪處理，使其滿足差分隱私，最終將加噪后的HRG轉(zhuǎn)化為下三角

3、矩陣，求其均值矩陣后再根據(jù)矩陣內(nèi)元素值即層次隨機(jī)圖的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的連接概率值生成凈化后的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布圖。本文提出的方法將差分隱私技術(shù)應(yīng)用到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖的隱私保護(hù)中，發(fā)布出經(jīng)過差分隱私處理后的凈化圖，來(lái)掩蓋節(jié)點(diǎn)間的相互聯(lián)系，從而達(dá)到隱私保護(hù)的效果；同時(shí)通過層次隨機(jī)圖這一近似抽象轉(zhuǎn)換，在不破壞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特性的前提下，大大降低了數(shù)據(jù)處理量，并在發(fā)布后依舊可以用于數(shù)據(jù)分析和挖掘，和以往研究方案相比大大提高了差分隱私保護(hù)的可用性，提升了發(fā)布圖的利用價(jià)值